基于稀疏表示分类的雷达欺骗干扰识别方法

为了应对基于数字射频存储的各种欺骗干扰信号, 提出了一种基于稀疏表示分类的欺骗干扰识别算法。通过小波包分解重构把信号划分为不同频段, 然后对信号提取三阶累积量切片特征构造特征矩阵, 并利用奇异值分解对特征进行降维, 提取主要分量。最后利用稀疏表示分类在不同频段上对信号进行分类识别, 利用决策融合的方法对分类结果进行整合。经验证, 该方法具有很好的抗噪性能, 能够有效识别几种常见的欺骗干扰信号, 在信噪比为0 dB时, 欺骗干扰平均识别率达到90%以上, 并与其他欺骗干扰识别方法进行了对比, 显示了所提方法的优越性。     

三阶非线性中立型阻尼泛函微分方程的振动性

研究一类三阶非线性中立型阻尼泛函微分方程,利用广义Riccati变换和积分平均技巧,建立了该类方程的所有解振动或收敛于零的若干新的充分条件,推广和改进最近文献的结果.     

一类非线性项带导数的奇异三阶边值问题的多重正解

利用不动点指数计算的方法,证明了一类非线性项带导数的奇异三阶边值问题多重正解的存在性,并给出了一个例子.     

基于NSTPNT的风电系统可靠性对风电预测误差灵敏度

研究电力系统可靠性对风电预测误差的灵敏度,量化风电预测误差对可靠性的影响,可为风电并网系统的优化调度与备用规划提供参考依据.实际风电预测误差的分布未知,给灵敏度计算带来困难.本文首次提出非标准三阶多项式正态变换方法,推导非标准正态假设下多项式系数的解析表达式,实现将风电预测误差转换为同期望,标准差正态随机变量的多项式形式.将转换后的风电预测误差,代入含备用最优负荷削减模型,评估风电系统可靠性.提出可靠性指标对风电预测误差期望,标准差的灵敏度解析算法.算例验证了非标准三阶多项式正态变换方法与预测误差分布参数可靠性灵敏度算法的准确性.分析备用容量与标准差变化对预测误差可靠性灵敏度的影响.     

一类非共轭边值问题Green函数定号的最优区间

证明了一类非共轭微分方程在非共轭边值条件下Green函数定号的最优区间的存在性,使得当参数在此最优区间时,Green函数是定负的.随后用逆向搜索法找到参数最优区间的左、右端点.     

三阶色散对暗孤子传输系统的影响

研究暗孤子传输系统中不可忽略的高阶扰动——三阶色散对暗孤子传输系统的影响结果表明:使用守恒量扰动法,由于三阶色散太小,无法表现出来,使用直接数值模拟可以看出三阶色散增大了系统的暗孤子到达检测窗口时间抖动,影响了系统的通信容量。     

三阶p-Laplacian中立型泛函微分方程的周期解

利用Mawhin重合度理论,研究一类三阶p-Laplacian中立型泛函微分方程[φp(x(t)-∑n j=1cjx(t-r))″]′+f(x(t))x′(t)+α(t)g(x(t))+∑n j=1βj(t)g(x(t-γj(t)))=p(t)周期解的存在性,得到了这类方程至少存在一个T周期解的充分条件.     

用于信号盲提取的最大三阶相关峭度反卷积算法

传统的低阶自适应滤波器难以抑制或消除激光位移信号的高阶统计噪声,且在微位移测量条件下,基于最大熵或自然梯度的盲源分离方法的收敛速度和信噪比会急剧降低.为此,文中利用混合信号的峭度变化特性,提出了最大三阶相关峭度反卷积算法,设计了反卷积逆滤波器,分析了最大三阶相关峭度反卷积算法的收敛性和稳定条件,并构建了实验平台进行盲提取实验.结果表明,最大三阶相关峭度反卷积算法可有效地盲提取激光位移信号和多重反射信号,较FastICA算法具有更快的收敛速度和更高的信噪比.     

关于三阶可微函数的若干加权积分不等式

通过建立与三阶可微函数有关的恒等式,在三阶导函数绝对值的幂为s-凸函数或s-凹函数的情形下,给出了若干新的加权Hermite-Hadamard型不等式。在三阶导函数有界的情形下,给出了一个严格的不等式。当权函数恒为1时,由本文的结果得到有关文献的结果。